動画AIを名前を隠して比較する｜ブラインド評価の手順

動画生成モデルを比べるとき、名前や料金を知っていると、映像を見る前に期待が生まれます。出力を記号で示して評価する方法は、その影響を抑えるための一案です。ただし、名前を隠すだけで公平な比較になるわけではありません。課題、入力、選び方、採点項目も揃えて準備します。

未実施の比較例として、「一人の人物が机上の箱を開け、手を離す」という課題を設定します。指示への一致、手と箱の接触、人物の一貫性、動作の完了を個別に確認します。映像の美しさや好みは、必要条件への一致と別に評価します。

尺や縦横比、音声の有無、入力画像を記録し、利用経路と版も残します。同じ設定を選べない項目は差として明示します。各モデルの最良例を比べるのか、決めた回数の全出力を比べるのかも先に決め、片方だけ再試行を増やさないようにします。

評価用の素材にはA、B、Cなどの記号を付け、モデル名との対応表は採点が終わるまで別に保管します。ファイル名、画面のラベル、再生ページの説明から名前が分からないかも確認します。生成サービスの透かしなどで分かる場合は、完全に名前を隠せていない条件として記録します。

名前を隠すために映像の一部を加工する場合、その加工が画質や見切れの判定へ影響します。原本を残し、評価用の加工範囲を明示します。表示順は記録して入れ替え、いつも最初の素材だけが同じモデルにならないようにします。

採点者には、どの時刻で何を見たかを書いてもらいます。「Bがよい」だけでなく、「終盤まで箱の形が保たれている」「手が離れる場面で指が増えて見える」のように観察を残します。好みの判断も消さず、雰囲気、テンポ、色など理由を分けます。

複数人で見る場合は、最初に個別の評価を保存し、その後で話し合います。他の人の評価を聞いて判断を変えた場合も、最初の記録を上書きしません。採点者が制作条件を知っている、映像の特徴からモデルを推測できる、といった制約も残します。

採点後に対応表を開き、試行数、待ち時間、費用、利用可能な機能を合わせて確認します。映像評価で選ばれたものが、案件の納期や予算に適しているかは別の判断です。途中で失敗した出力を除外した場合は、その本数も含めて説明します。

記事では「この課題をこの条件で評価した」と範囲を示し、モデル全体の絶対順位へ広げません。名前を隠した比較は、判断の手順を見えるようにする方法です。今回の手順案では実際の生成や採点を行っておらず、優劣の結果はまだありません。